Con un banco de im\u00e1genes de m\u00e1s de mil 400 pacientes, alumnos del Instituto Polit\u00e9cnico Nacional (IPN) crearon un sistema para prediagnosticar c\u00e1ncer de pulm\u00f3n en pacientes que se encuentran en las primeras etapas de la enfermedad.<\/p>\n
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El c\u00e1ncer de pulm\u00f3n es considerado la segunda causa de muerte en hombres y cuarta en mujeres en M\u00e9xico, dieron a conocer a trav\u00e9s de un comunicado de prensa.
Se trata de un algoritmo que compara las tomograf\u00edas de los pacientes, con un banco de datos e im\u00e1genes de m\u00e1s de mil 400 personas que tienen la enfermedad.<\/p>\n
Para el an\u00e1lisis digital de las im\u00e1genes, se utilizan t\u00e9cnicas de reconocimiento de patrones (Redes Neuronales Artificiales), con las que clasifican las im\u00e1genes de acuerdo a ciertos patrones, rasgos y caracter\u00edsticas deseadas.<\/p>\n
El sistema, creado por Ximena Fernanda Cort\u00e9s Perales, Isaac Iv\u00e1n Aguirre Bahena y Sergio Mart\u00ednez \u00c1vila, alumnos de la Escuela Superior de C\u00f3mputo (Escom), analiza im\u00e1genes de tomograf\u00edas computarizadas del t\u00f3rax y las clasifica para elaborar un prediagn\u00f3stico, que puede ayudar a los m\u00e9dicos especialistas en la elaboraci\u00f3n de sus diagn\u00f3sticos concluyentes.<\/p>\n
Los estudiantes trabajaron con un banco de im\u00e1genes de mil 400 pacientes trav\u00e9s de la base de datos de la Colecci\u00f3n de Im\u00e1genes del Consorcio de Bases de Datos de Im\u00e1genes de Pulmones, con base en Estado Unidos.<\/p>\n
Posteriormente, prepararon una serie de algoritmos capaces de reconocer las diferencias entre tomograf\u00edas de pacientes sanos y con afecciones en los pulmones.
“Nuestro sistema tiene 95% de precisi\u00f3n y 95% de exhaustividad, que se refiere al porcentaje de los prediagn\u00f3sticos que se clasifican correctamente”, explic\u00f3 Isaac Aguirre Bahena.<\/p>\n
Ximena Cort\u00e9s explic\u00f3 que la interpretaci\u00f3n de la imagen de una tomograf\u00eda de t\u00f3rax no es sencilla por la cantidad de informaci\u00f3n contenida, lo cual puede dificultar la toma de decisiones y provocar diagn\u00f3sticos err\u00f3neos.<\/p>\n
La herramienta no pretende sustituir los an\u00e1lisis cl\u00ednicos y m\u00e9todos tradicionales, pero evitar\u00e1 que los pacientes sanos se sometan a biopsias o tratamientos invasivos innecesarios, ya que el programa es capaz de identificar las im\u00e1genes que presentan el m\u00e1s m\u00ednimo indicio de c\u00e1ncer, lo que permite al especialista ordenar biopsia \u00fanicamente a aquellos pacientes seleccionados por el sistema.<\/p>\n
“De acuerdo al Instituto Nacional de C\u00e1ncer de Estados Unidos (NCI, por sus siglas en ingl\u00e9s), 70% de los diagn\u00f3sticos de c\u00e1ncer en estados cl\u00ednicos tempranos, tienen mejor respuesta al tratamiento. Por ello, creemos que es primordial el desarrollo de este sistema, que auxilia en la detecci\u00f3n oportuna del c\u00e1ncer de pulm\u00f3n”, concluy\u00f3.<\/p>\n","protected":false},"excerpt":{"rendered":"
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